1.4 物联网工程和AI视觉识别

严格来说，AI视觉识别技术不属于物联网范畴，但是随着AI视觉算法的成熟，借助部署在场景中的摄像头，配套AI算法可以实现多种功能。

■ 人脸识别：利用AI视频分析技术实现动态人脸识别。在出入口、门禁、通道、重点监控区域安装摄像头，通过人脸检测、人脸对比算法对出入人员进行识别，快速甄别出入人员是否获得授权，以人脸识别算法为基础实现员工考勤管理、访客管理。人脸识别可应用于无感通行系统，通过摄像头进行人脸抓拍对比，自动匹配名单库，在无感知的情况下，完成人员识别、记录。

■ 离岗识别：通过AI视频分析，对检测区域内人员是否离岗进行检测。用户指定离岗监测区域、离岗时间及最低在岗人数。当检测到区域内在岗人数低于在岗人数阈值且超过用户设定的时间阈值时进行告警提示。算法不受人员正面、背面、侧面、低头、坐姿、站姿等不同姿态的影响，不受发型、着装的影响。

■ 人员入侵检测：利用AI视频分析技术，对视频画面中的指定区域是否有人进行检测，如果有人进入指定区域，则进行入侵报警并保存图片，实现智能值守。

■ 人员密度检测：利用AI视频分析技术检测场景中的人数，提供实时人数统计及人群密度信息，当人数或人群密度超过预设阈值时，则产生告警。算法适用于园区、公共场所、办公室、会议室、电梯轿厢等有人数限制要求的场所。

■ 人流统计算法：利用AI视频分析技术统计图像中的人流。在指定区域设置绊线及人流统计方向，通过人体检测算法进行人体实时追踪，根据目标轨迹判断进出区域行为，进行动态人数统计，返回区域进出人数，当进入与离开人数之和超过告警阈值时，产生告警。

■ 排队检测：应用在食堂、商场、机场、地铁站等排队场所。利用AI视频分析技术检测画面中的人数，提供实时排队时长信息。用户可设定排队区域单人业务处理时间及排队时长阈值，预测排队时长超过阈值时，产生告警。

■ 跌倒检测：利用AI视频分析技术检测视频中是否有人跌倒。检测到人员处于倒地状态时，发出倒地报警。

■ 烟火检测：及时检测到烟雾及火苗可以大大降低火灾损失。火焰检测技术可检测视频中的明火并予以报警。火灾早期通常以烟雾的形式表现出来，烟雾检测技术可对发生火灾早期的浓烟进行检测告警。在严禁烟火区域部署实时监控烟火系统，通过AI算法实时分析视频数据，自动识别监控场景中是否有火焰以及烟雾，如有则触发告警事件并自动发送告警通知，管理员在云端或移动端收到告警通知后，及时对现场火情进行处理。

■ 通道占用检测：对检测区域内物品占用或异动进行检测，当检测到通道变化时进行告警提示。面向的应用场所包括加油站、危化企业、园区、工地等。

■ 抽烟检测：利用AI视频分析技术检测视频中是否有人吸烟，当检测到有人吸烟时，发出报警。面向的应用场所包括写字楼、园区、工厂、加油站等。

■ 越线检测：利用AI视频分析技术对检测区域内的人员是否越线进行检测，当检测到有人越过警戒线时，产生告警。

■ 陌生人检测：利用AI视频分析技术对视频中指定区域是否有陌生人入侵进行检测，如果检测到有人员进入指定区域且未匹配到系统输入人员，则进行陌生人入侵报警，并保存图片，实现智能值守。